Let’s not blame the patient: Understanding the benefits and shortcomings of population health in orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Population health is a concept that emerged from the desire of providers to care for patients in a manner that produces the best possible outcomes while minimizing cost. It may be defined as the study of medical data of large groups of people in order to recognize and investigate patterns. This information is then used to create disease management guidelines that streamline care and regulate practice patterns. Whereas population health looks to recognize commonalities in data, the concept of patient-centered care focuses on embracing individualization and increasing the involvement of each patient within their treatment planning. Combining both perspectives creates a challenge for providers and patients to strike the proper balance between adhering to standardized guidelines based on the treatment methods and outcomes recognized in populations and applying it clinically to individual patients. A significant contribution of population health studies is the identification of risk factors associated with increased rates of complications following total joint arthroplasty as well as preventative measures for conditions such as osteoarthritis. However, to employ these findings in a patient-centered manner orthopaedic surgeons must take this a step further and also evaluate a patient’s ability to adhere to the recommendations by exploring factors such as home environment and socioeconomic factors, thus proactively addressing issues that could hinder patient compliance. With focused collection methods of acquiring data, these two practices of care will hopefully begin to see less divergence when it comes to applying data derived from population health initiatives to individual patients in a patient-centered manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,049 |
| Communication savante | 0,015 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».